PHP使用MongoDB存储经纬度,查询距离
https://blog.csdn.net/qq_40012295/article/details/84861466
https://docs.mongodb.com/manual/reference/command/geoNear/index.html
https://juejin.im/entry/5b7cfe296fb9a019d80a8ed8
<?php /* 使用命令创建数据库: use user 使用命令创建集合: db.createCollection(user) 使用命令创建2dsphere索引: db.user.createIndex({location: "2dsphere"}) */ //PHP代码插入经纬度数据: function uploadMongoDBLocation() { $document = [ 'name' => '张三', 'location' => [ (float)115.036545, (float)36.313916, ], ]; $manager = new \MongoDB\Driver\Manager('mongodb://127.0.0.1:27017'); $bulk = new \MongoDB\Driver\BulkWrite; $bulk->insert($document); // 可连续使用多个insert $writeConcern = new \MongoDB\Driver\WriteConcern(\MongoDB\Driver\WriteConcern::MAJORITY, 1000); $res = $manager->executeBulkWrite('user.user', $bulk, $writeConcern); return $res; } //PHP代码查询距离: //注意:这里使用的command根据版本不同,用法可能会有区别,这里使用的MongoDB版本是3.6.5 function findMongoDBLocation() { $document = [ 'geoNear' => 'user', 'near' => [ 'type' => 'Point', 'coordinates' => [(float)'115.042725', (float)'36.312956'], ], 'spherical' => true, 'minDistance' => 0, 'maxDistance' => 100000, 'num' => 1000 ]; $command = new \MongoDB\Driver\Command($document); $manager = new \MongoDB\Driver\Manager('mongodb://127.0.0.1:27017'); $cursor = $manager->executeCommand('user', $command); $items = []; foreach ($cursor as $document) { $total = count($document->results); if ($total > 0) { foreach ($document->results as $result) { $item = json_decode(json_encode($result->obj), true); $item['distance'] = intval($result->dis); unset($item['_id']); $items[] = $item; } } } return $items; }
https://zhuanlan.zhihu.com/p/51839804
MongoDB实现附近的人
往数据库中批量插入数据,use mage切换到mage数据库,执行db.user.insertMany(),user是文档名,insertMany()是批量插入命令,里面传入json数组,
{'name':'杨帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场和质量监督管理局', 'gender':1, loc:[115.993121,28.676436]}
代表一条用户数据,其中gender:0代表女1,代表男,loc是一个经纬度的数组,当然也可以是loc : { lng : 115.993067 , lat : 28.67606 },但官方推荐数组。 db.user.insertMany([ {'name':'杨帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场和质量监督管理局', 'gender':1, loc:[115.993121,28.676436]}, {'name':'王美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区创新一路职位小厨', 'gender':0, loc:[116.000093,28.679402]}, {'name':'张美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区紫阳大道1916号', 'gender':0, loc:[115.999967,28.679743]}, {'name':'李美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区云中城', 'gender':0, loc:[115.995593,28.681632]}, {'name':'彭美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区北京东路1666号', 'gender':0, loc:[115.975543,28.679509]}, {'name':'赵美眉', 'address':'江西省南昌市青山湖区市场一路大润发', 'gender':0, loc:[115.968428,28.669368]}, {'name':'廖美眉', 'address':'江西省南昌市南昌县奥林匹克中心', 'gender':0, loc:[116.035262,28.677037]}, {'name':'余帅哥', 'address':'江西省南昌市南昌县科技学院瑶湖校区', 'gender':1, loc:[116.02477,28.68667]}, {'name':'吴帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区创新一路母婴店', 'gender':1, loc:[116.002384,28.683865]}, {'name':'何帅哥', 'address':'江西省南昌市青山湖区紫阳大道2999号', 'gender':1, loc:[116.000821,28.68129]}, ])
设置2d索引
因为我以二维平面上点的方式存储的数据,想要进行LBS查询,那么要设置2d索引。db.user.createIndex({'loc':"2d"})其中loc是索引的字段。
![](https://pic4.zhimg.com/80/v2-2cef3f8d00c41b75f3869537554c8c83_hd.jpg)
六、查询附近200米的人
查询附近的人,首先的指导当前用户所在的经纬度,如果不仅想要得到数据还要得到距离,那么可以使用$geoNear指令,如果距离自己去计算可以使用$near或者$geoWithin然后在手动计算距离。此处采用$geoNear指令查询附近2000m的人。
db.user.aggregate({ $geoNear:{ near: [115.999567,28.681813], // 当前坐标 spherical: true, // 计算球面距离 distanceMultiplier: 6378137, // 地球半径,单位是米,那么的除的记录也是米 maxDistance: 2000/6378137, // 过滤条件2000米内,需要弧度 distanceField: "distance" // 距离字段别名 } })
public function CI_mongodb($data) { //near: [115.999567,28.681813], // 当前坐标 //spherical: true, // 计算球面距离 //distanceMultiplier: 6378137, // 地球半径,单位是米,那么的除的记录也是米 //maxDistance: 400/6378137, // 过滤条件2000米内,需要弧度 //distanceField: "distance" // 距离字段别名 $document = [ 'geoNear' => 'user', 'near' => [(float)'115.999567', (float)'28.681813'], 'spherical' => true, 'distanceMultiplier' => 6378137, 'maxDistance' => 400 / 6378137, 'num' => 2, ]; $res = $this>CI>lib_mongodb>command($document); PE($res); }